PENERAPAN METODE DECISION TREE DALAM PEMBERIAN BONUS KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0 PADA PT. JUNYE GROUP LANGKAT
Novendy, Tajrin
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Jalan Sampul, Medan, Sumatera Utara, Indonesia
E-mail: tajrin@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Manusia  merupakan  sumber  daya  yang  tidak  lepas  pada  setiap  perusahaan,  manusia  memiliki pengetahuan,  keterampilan,  kemampuan  dan  karya.  Bonus  merupakan  salah  satu  pendorong  karyawan  untuk menunjukkan  kinerjanya  lebih  baik.  Dengan  memberikan  bonus  merupakan  bentuk  penghargaan  kepada karyawan  untuk  memotivasi  para  karyawan  yang  memiliki  kemampuan  dan  semangat  kerja  yang  tinggi  dalam melakukan pekerjaannya, bonus yang diberikan sesuai dengan prestasi kerja yang dihasilkan. PT. Junye Group Langkat bergerak di bidang eksport kayu ke luar negeri seperti Cina dan Korea. Biasanya setiap tahun diberikan bonus  atas  prestasi  dari  kinerja  setiap  karyawan,  tetapi  proses  pemberian  bonus  kepada  karyawan  masih melakukan  secara  manual  yang  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  untuk  dapat  menentukan  karyawan  yang mendapatkan  bonus.  Oleh  karena  itu,  peneliti  merancang  sebuah  sistem  datamining  dengan  menerapakan Metode Decision Tree dan Algoritma C5.0 yang akan membantu proses perhitungan berdasarkan kriteria-kriteria secara  cepat  dan  ideal  dalam  menentukan  karyawan  yang  terbaik  untuk  mendapatkan  bonus  setiap  tahunnya. Data  yang  dipergunakan  sebagai  evaluasi  algoritma  C5.0  dalam  klasifikasi  pemberian  bonus  kinerja  karyawan sebesar 12.% yang layak menerima bonus dari 20 data karyawan yang di klasifikasikan.
Kata kunci : Decesion Tree, C5.0, Bonus Kinerja.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Junye  Group  Langkat  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  terletak  di  Kabupaten  Langkat Provinsi  Sumatera  Utara.  PT.  Junye  Group  Langkat bergerak  di  bidang  eksport  kayu  ke  luar  negeri seperti Cina dan Korea. Kayu yang ekport ialah kayu yang sudah di olah menjadi balok kayu, bukan kayu dalam  bentuk  pohon.  Dalam  mengelolah  kayu tersebut di perlukanlah karyawan yang ahli di bidang pengolahan  kayu  untuk  menjadi  balok,  selain  mahir di perlukan juga  karyawan  yang rajin dan  semangat dalam bekerja. Dalam menunjang semangat karyawan  agar  tidak  malas  dalam  bekerja  maka  di perlukanlah  pemberian  bonus  /  insentif  kepada karyawan,  bonus  yang  di  berikan  bisa  berupa hadiyah,  uang  serta  liburan  setiap  tahunnya,  agar kinerja karyawan makin maksimal dalam bekerja.
Bonus  karyawan  merupakan  sesuatu  yang mendorong  atau  mempunyai  kecenderungan  untuk merangsang suatu kegiatan, bonus  ialah  motif-motif dan imbalan-imbalan yang dibentuk untuk memperbaiki  produksi  [1].  Bonus  merupakan  salah satu    komponen    insentif    yang  diberikan    oleh perusahaan  atau  organisasi  kepada  karyawannya. Dimana  bonus  merupakan  imbalan  yang  diberikan kepada  pegawai  yang  mampu  bekerja  sedemikian rupa  sehingga    tingkat  produktivitas    yang  berlaku terlampaui.    Tingkat    keuntungan    yang  diperoleh oleh  perusahaan  sangat  dipengaruhi  oleh  berbagai faktor  antara  lain  jasa  yang  diberikan,  tingkat persaingan  pasar,  harga  jual  yang  ditetapkan  dan kemampuan  sumber  daya  manusia  yang  dilakukan
mulai dari perusahaan itu berdiri sampai perusahaan masih melakukan produksi.[2]-[3].
Salah satu permasalahan dalam pemberian bonus kinerja  karyawan  adalah  masih  adanya  pemberian bonus  yang  tidak  tepat  sasaran,  dikarenakan  proses penilaian  masih  menggunakan  metode  manual sehingga  tidak  efesien  dalam  segi  waktu  yang menyebabkan  tidak  tepatnya  pemberian  bonus kinerja karyawan.
Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu penilaian  yang  real  dan  objektif    kepada  para  calon penerima  bonus.  Karena  pada  penilaian  ini menggunakan  perhitungan  berdasarkan  variable- variabel  calon  penerima  bonus  dengan  sistem perankingan  yang  tertinggi.  Dalam  sistem  ini dihitung menggunakan data mining dengan algoritma C5.0.
Data  mining  merupakan  proses iterative dan interaktif  untuk  menemukan  pola  atau  model  baru yang  sempurna,  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti dalam suatu database yang sangat besar [4]-[5].

## 2. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini ialah:
2.1 Decision Tree Decision  Tree adalah  struktur  flowchart  yang menyerupai Tree (pohon),  dimana  setiap  simpul internal  menandakan  suatu  tes  pada    atribut,  setiap cabang merepresentasikan hasil tes, dan simpul daun merepresentasikan  kelas  atau  distribusi  kelas.  Alur
pada Decision  Tree di  telusuri  dari  simpul  akar  ke simpul daun yang memegang prediksi [6]. Alur pada decision    tree ditelusuri    dari    simpul    ke  akar    ke simpul  daun  yang  memegang  prediksi  kelas. Decision    tree adalah    salah    satu  metode    yang digunakan  untuk  pengklasifikasian  dan  prediksi karena memiliki kemudahan dalam interpretasi hasil [7].  Decision  Tree  digunakan  untuk  mempelajari klasifikasi  dan  prediksi  pola  dari  data  dan menggambarkan  relasi  dari  variabel  atribut  x  dan variabel target y dalam bentuk pohon [8].

## 2.2 Algoritma C5.0
C5.0  merupakan  penyempurnaan  algoritma sebelumnya yang dibentuk oleh  Ross Quinlan  pada tahun  1987,  yaitu  ID3  dan  C4.5.  Dalam  memilih atribut  untuk  pemecah  objek  dalam  beberapa  kelas harus dipilih atribut yang menghasilkan information gain paling  besar  akan  terpilih  sebagai root bagi node    selanjutnya.  Algoritma  ini  dimulai  dengan semua  data  yang  dijadikan  akar  dari  pohon keputusan  sedangkan  atribut  yang  dipilih  akan menjadi  pembagi  bagi  sampel  tersebut.  [9]-[10]. C5.0  menghasilkan  tree  dengan  jumlah  cabang  per node bervariasi. C5.0 memerlukan variable kontinyu sama  dengan  yang  dilakukan  oleh  CART,  tetapi untuk variable kategorika C5.0 memperlakukan nilai variable kategorikal sebagai splitter [11].
Proses yang dilakukan dalam menentukan gain yang  tertinggi  ialah  terlebih  dahulu  hitunglah entropy  keseluruhan  dari  setiap  atribut  kemudian hitunglah  gain  yang  tertinggi.  Berikut  adalah  rumus entropy dan gain :
a. Entropy Entropy(S) = …….. (1) Keterangan : S : himpunan kasus A : atribut
n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S.
b. Gain Gain(S,A)=Entropy(S)
……………(2) Keterangan: S : himpunan kasus
A : atribut n : jumlah partisi atribut A
|Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Pada  tahapan  ini  analisa  masalah  disebut  juga sebagai  suatu  proses  untuk  mencari  penyebab masalah  yang  di  hadapi.  Sebagai  mana  telah  di
jelaskan pada bagian pendahuluan bahwa PT. Junye Group  Langkat  bergerak  di  bidang  eksport  kayu  ke luar  negeri  seperti  Cina  dan  Korea  biasanya pemberian  bonus  atas  prestasi  kinerja  setiap  tahun diberikan  yang  tidak  tepat  sasaran,  salah  satu faktornya  ialah  penilaian  tidak  terpenuhi  dan kurangnya sumber daya  manusia  serta pengetahuan. Pemberian  bonus  dinilai  berdasarkan  beberapa variable  yaitu  masa  kerja, kehadiran, loyalitas,  hasil pekerjaan dan bonus tahunan. Dengan menggunakan algoritma  C5.0  dapat  membantu  perusahaan  dalam mengklasifikasi  permasalahan  untuk  memberikan bonus  tepat  sasaran  kepada  karyawan.  Proses klasifikasi dalam pengambilan keputusan pemberian bonus  dikelompokan  menjadi  beberapa  kriteria berdasarkan kategori yang sudah di tentukan dari 20 sample  data.  Berikut  ini  adalah  data  sample karyawan.

## Tabel 1. Sample Data Karyawan PT. Junye Group Langkat
Nama Mas a Kerj a Kehad iran Loyalit as Hasil Pekerj aan Bonus tahuna n Aditia Putra MS Baik Cukup Cukup Layak Aditya Permana MS Tidak Cukup Baik Layak Ageng Sowan TS Baik Baik Baik Layak M. Fauzan TS Baik Cukup Baik Tidak layak M.  Hafiz Razzaq TS Tidak Baik Baik Layak M.  Rafli Dinata MS Tidak Cukup Baik Layak Raihan Dwi TS Baik Baik Baik Layak Ridho  Al Rasyah TS Baik Baik Cukup Layak Aurah Ngadis MS Tidak Sangat Baik Sangat Baik Tidak layak Bayu Gilang TS Tidak Cukup Baik Layak Gagah Wahyudi TS Tidak Baik Sangat Baik Tidak layak Habib Abdul TS Baik Cukup Cukup Tidak layak Julham TS Tidak Sangat Baik Sangat Baik Layak Rangga Siregar TS Baik Baik Baik Layak Ryan Pratama TS Baik Baik Cukup Tidak layak Taufik Idris MS Tidak Cukup Cukup Tidak layak Tuah Mulia TS Baik Baik Cukup Tidak layak Zenedine Zidane MS Tidak Sangat Baik Sangat Baik Layak Bagus Afilla MS Tidak Cukup Cukup Tidak layak Dimas Ari TS Baik Sangat Baik Sangat
Baik Layak
Berdasarkan tabel diatas, dapat dijelaskan bahwa data  yang  di  dapatkan  ialah  data  karyawan pengajuan bonus, data tersebut sudah diproses secara perubahan  data  yaitu  data  diubah  dalam  bentuk kategori  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya. Berikut ini data ketegori yang sudah di ubah.
Tabel 2. Kriteria Masa Kerja Jumlah Masa Kerja Kategori Tanggungan <2 Tahun Tidak Memenuhi Syarat (TS) >3 Tahun Memenuhi Syarat (MS)
Tabel 3. Kriteria Kehadiran Kategori Kehadiran Tidak Baik
Tabel 4. Kriteria Loyalitas Kategori Loyalitas Cukup Baik Sangat Baik
Tabel 5. Kriteria Hasil Pekerjaan Kategori Hasil Pekerjaan Cukup
Baik
Sangat Baik
Setelah dijelaskan kategori berdasarkan kriteria-kriteria dari tabel di atas. Maka akan di buat pohon  keputusan  untuk  menentukan  pemberian bonus.  Adapaun  tahapan  yang  di  lakukan  ialah memilih atribut sebagai akar, berdasarkan pada nilai gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  tersebut.  Untuk mendapatkan  nilai  gain,  maka  mencarilah  terlebih dahulu nilai dari entrophy.  Maka nilai entrophy dan gain yang di dapatkan digunakan sebagai akar dalam membuat pohon keputusan.  Berikut ini perhitungan nilai  entrophy  dan  gain  menggunakan  rumus  yang sudah di jelaskan.
Proses  perhitungan  mencari  nilai  Tropy  total dan kriteria
1. Menghitung Entropy Total Entropy total dihitung berdasarkan jumlah data Layak dan Tidak Layak Total Karyawan : 20 Jumlah kategori Layak
: 12 Jumlah kategori Tidak Layak  : 8
E(total)=
E(total)= 0,970951
2. Menghitung Entropy Masa Kerja
a. Kategori Tidak Memenuhi Syarat
=
= 0,96124
b. Kategori Memenuhi Syarat = = 0,98523
3. Menghitung Entropy Kehadiran
a. Kategori Tidak
=
= 0,99403
b. Kategori Baik
=
= 0,9183
4. Menghitung Entropy Loyalitas
a. Kategori Cukup
=
= 1
b. Kategori Baik
=
= 0,95443
c. Kategori Sangat Baik
=
= 0,81128
5. Menghitung Entropy Hasil Pekerjaan
a. Kategori Cukup
=
= 0,86312
b. Kategori Baik
=
= 0,54356
c. Kategori Sangat Baik
=
= 0,97095
Proses perhiitungan mencari nilai gain masing- masing tropy.
1. Gain Masa Kerja = 0,970951 - = 0,69098 2. Gain Kehadiran = 0,970951 - = 0,83747 3. Gain Loyalitas = 0,970951 - = 1,11498 4. Gain Hasil Pekerjaan = 0,970951 -
Setelah  selesai  perhitungan  maka  di  dapalah  nilai Entropy dan gain dari sampel data pengajuan bonus, berikut ini hasil perhitungan di susun kedalam tabel.

## Tabel 5. Hasil Perhitungan
Node 1 Variabl e Jum lah Lay ak Tidak Layak Entr opy Gain Total 20 12 8 0,97 095
Masa
Kerja 0,6909 8
TS 13 8 5
0,96 124 MS 7 4 3 0,98 523 Keha diran 0,8374 7 Tidak 11 6 5 0,99 403 Baik 9 6 3 0,91 83 Loyal itas 1,1149 8 Cukup 8 4 4 1
Baik 8 5 3 0,95 443 Sangat Baik 4 3 1 0,81 128 Hasil Pekerj aan 1,1290 2 Cukup 7 2 5 0,86 312
Baik 8 7 1 0,54 356 Sangat Baik 5 3 2 0,97 095
Dari  tabel  di  atas.    dapat  diketahui  bahwa kriteria  dengan  nilai  gain  tertinggi  adalah  hasil pekerjaan  yaitu  1,12902.  Dengan  demikian  hasil pekerjaan  dapat  menjadi  node  akar.  Ada  3  nilai kategori  dari  hasil  pekerjaan  yaitu  cukup,  baik, sangat  baik.  Setelah  dilakukan  perhitungan  maka terbentuklah  pohon  keputusan  seperti  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 1. Node 1
Pada  node  1  diatas  kriteria  dengan  nilai  gain tertinggi  adalah  menjadi  node  akar.  Ada  1  nilai kategori  dari  hasil  pekerjaan  yaitu  baik  belum  ada hasil  keputusan,  maka  masih  perlu  dilakukan perhitungan selanjutnya. Node di atas belum terlihat
keputusan yang dominan dari setiap keterangan yang di  pilih.  Maka  kita  harus  mencari  kembali  nilai entrophy dan gain dari setiap kriteria hasil pekerjaan yaitu  =  baik,  karena  baik  memiliki  jumlah  paling besar.
Tabel 6. Sampel Data yang di uji (kategori baik)
Nama Masa Kerja Kehadi ran Loyalit as Hasil peke rjaan Bonus Tahuna n Aditya Permana MS Tidak Cukup Baik Layak Ageng Sowan TS Baik Baik Baik Layak M. Fauzan TS Baik Cukup Baik Tidak layak M.  Hafiz Razzaq TS Tidak Baik Baik Layak M.  Rafli Dinata MS Tidak Cukup Baik Layak Raihan Dwi TS Baik Baik Baik Layak Bayu Gilang TS Tidak Cukup Baik Layak Rangga Siregar TS Baik Baik Baik Layak
Setelah menghitung nilainya, berikut ini adalah tabel  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  dengan rumus yang sudah di jelaskan sebelumnya. Tabel ini di  buat  berdasarkan  kategori  yang  di  hitung  yaitu kategori baik.
Tabel 7. Hasil Perhitungan
Node 2 Varia ble Jlh La ya k Tid ak Lay ak Ent rop y Gaint Hasil Pekerj aan Baik 8 7 1 0,5
43 56 4 Masa Kerja 0,0560 48
TS 6 5 1 0,6
50 02 2
MS 2 2 0 0 Kehadi ran 1,9492 04 Tidak 4 4 0 0 Baik 4 3 1 0,8 11
27 8
Loyalit as 0,1379 25 Cuku p 4 3 1
0,8
11 27 8 sangat baik baik cukup Hasil Pekerjaan Tidak layak Layak
?
Baik
4 4 0
0
Sanga
t Baik 0 0 0 0
Berdasarkan  tabel  diatas  kriteria  =  Kehadiran memiliki  nilai  gain  tertinggi,  maka  untuk  root selanjutnya  pada  pohon  keputusannya  dapat  terlihat pada gambar berikut ini:
Gambar 2. Node 2
Dengan  memperhatikan  pada  gambar  2,  pohon keputusan  tersebut  merupakan  keputusan  terakhir yang terbentuk. Maka basis pengetahuan atau aturan yang terbentuk yaitu:
- Jika  Hasil  Pekerjaan  =  cukup,  maka  hasil  = ditolak
- Jika  Hasil  Pekerjaan  =  sangat  baik,  maka  hasil = diterima
- Jika  Hasil  Pekerjaan  =  baik,  maka  hasil  = ditolak
- Jika kehadiran = tidak, maka hasil = ditolak
- Jika  kehadiran  =  baik,  maka  hasil  = diterima

## 3.2 Pengujian
Pada  pengujian  ini  dilakukan  menggunakan sampel  data  dari  beberapa  kriteria  yang  digunakan. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menentukan  apakah sampel  tersebut  mempunyai  hasil  keputusan  yang sama. Pengujian ini menggunakan program Rapidminer,  karena  program  ini  salah  satu  program komputasi statistic dan  grafis  yang powerfull untuk analisa  data  dan data  science .  Berikut  tampilan program dan hasil pengujian
a. Pilih  New  Process  -  Blank  untuk  memulai menginput  data  karyawan  dalam  bentuk  excel, input  set  role  dan  decision  tree.  Berikut tampilan proses input
Gambar 3. Tampilan Program Rapidminer
b. Setelah  memasukan  beberapa  data  untuk  di proses  untuk  algoritma  C5.0  kemudian  tekan tombol  Run  (F11).  Maka  akan  menampilkan hasil  klasifikasi  algoritma.  Berikut  ini  hasil klasifikasi.
Gambar 4. Tampilan Klasifikasi  Output
c. Berikut ini hasil pohon keputusan

## Gambar 5. Hasil Keputusan

## 4. PENUTUP
Dalam  penelitian  ini  dapat  diambil  beberapa kesimpulan yaitu hanya menerapkan algoritma C5.0 dengan  menggunakan  metode Decision  Tree untuk mengelompokan  penerimaan  bonus  pada  PT.  Junye Group  Langkat  berdasarkan  kriteria-kriteria  data karyawan  seperti  masa  kerja,  kehadiran,  loyalitas, hasil pekerjaan dan bonus tahunan. Cara menerapkan  metode  C5.0  untuk  menentukan
tidak Baik Sangat baik baik cukup Hasil Pekerjaan Tidak layak Layak Kehadira
n Tolak Terima
pemberian  bonus  kriteria  dengan  cara  pemilihan kategori yang akan diproses menggunakan information  gain paling  besar.  Dengan  nilai information  gain tertinggi,  maka  akan  dipilih sebagai parent bagi  node  selanjutnya.  Dalam pengujian  algoritma  C5.0  dalam  penelitian  ini menggunakan program RapidMiner untuk perbandingan  hasil  yang  di  dapat  sesuai  atau  tidak dengan perhitungan yang sudah di bahas sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. N.  Manurung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Bonus  Karyawan  Menggunakan Metode  Ahp,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  p.
48, 2017, doi: 10.36294/jurti.v1i1.42.
[2]. P.  J.  Komara,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS TAHUNAN KARYAWAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(  SAW  )  (  Studi  Kasus :  PT  .  Mega  Fortris
Indonesia ),” J. Satya Inform. , vol. 5, no. 1, pp.
53–64, 2020.
[3]. S. Saefudin and F.  Cahyo,  “Sistem Pendukung Keputusan  Menentukan  Pemberian  Bonus Tahunan Pada Karyawan Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp),” JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  1,  p.
54, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i1.1074.
[4]. E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode
Algoritma Apriori,” vol. 4, no. 1, pp. 156–161, 2018.
[5]. R. R. Rerung, “Penerapan Data Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk Promosi Produk,” J.  Teknol.  Rekayasa ,  vol.  3, no. 1, p. 89, 2018, doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[6]. P.  Kasih,  “Pemodelan  Data  Mining  Decision Tree  Dengan  Classification  Error  Untuk Seleksi  Calon  Anggota  Tim  Paduan  Suara,”
Innov.  Res.  Informatics ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  63– 69, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[7]. P.  Studi,  T.  Informatika,  U.  Harapan,  and  M. Sumatera,  “Decision  Tree  Penentuan  Masa Studi Mahakaryawan Prodi Teknik Informatika ( Studi Kasus : Fakultas Teknik dan Komputer Universitas  Harapan  Medan  ),”  vol.  5341,  no. April, pp. 16–24, 2018.
[8]. I.  Sutoyo,  F.  T.  Informasi,  U.  Bina,  and  S. Informatika, “IMPLEMENTASI
ALGORITMA  DECISION  TREE  UNTUK KLASIFIKASI,”  vol.  14,  no.  2,  pp.  217–224, 2018.
[9]. A.  C.  Wijaya,  N.  A.  Hasibuan,  and  P. Ramadhani,  “Implementasi  Algoritma  C5  .  0 Dalam  Klasifikasi  Pendapatan  Masyarakat  ( Studi  Kasus :  Kelurahan  Mesjid  Kecamatan Medan  Kota  ),” Inf.  dan  Teknol.  Ilm. ,  vol.  13, pp. 192–198, 2018.
[10]. P.  W.  Kastawan,  D.  M.  Wiharta,  and  M. Sudarma,  “Implementasi  Algoritma  C5.0  pada Penilaian  Kinerja  Pegawai  Negeri  Sipil,” Maj. Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol.  17,  no.  3,  p.  371, 2018, doi: 10.24843/mite.2018.v17i03.p11.
[11]. F.  Hadi,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Menganalisa  Pemberian  Pinjamana  Dengan Menggunakan Metode Algoritma C5 . 0 ( Studi Kasus :  Koperasi  Jasa  Keuangan  Syariah Kelurahan  Lambung Bukik ),” J.  KomTekInfo , vol. 4, no. 2, pp. 214–223, 2017